Tradicionalmente, las empresas inmobiliarias han tomado decisiones basadas en la experiencia profesional y las tendencias históricas. Hoy en día, el análisis de big data permite obtener datos precisos en tiempo real. Esto, a su vez, permite a las empresas inmobiliarias, los inversionistas y los promotores tener una imagen clara de las principales oportunidades, así como una evaluación precisa de los riesgos.
Uno de los principales efectos de los macrodatos en el sector inmobiliario es la capacidad de detectar pequeñas pero cruciales diferencias entre barrios. Por ejemplo, antes, las inmobiliarias generaban perfiles de barrios enteros de manera homogénea. Los macrodatos han sacado a la luz las principales diferencias entre manzanas, desde los índices de delincuencia, hasta la revalorización de los precios, los códigos de zonificación y los futuros proyectos de infraestructura. Esta capacidad de evaluar las oportunidades de inversión a nivel micro está ayudando a los REIT (Fondos de inversión inmobiliarios) a aumentar la rentabilidad y los dividendos para los accionistas.
Otro cambio es que los datos alternativos están permitiendo a las empresas hacer predicciones basadas en datos procedentes de las redes sociales, los motores de búsqueda y otras fuentes “no tradicionales”. Muchas empresas están aprovechando este tipo de datos para elaborar análisis predictivos y modelos algorítmicos que indiquen futuras tendencias de compra, vida e inversión.
Otras fuentes de datos alternativas son:
- Encuestas en línea
- Reseñas de Yelp
- Reseñas de búsqueda en línea de negocios locales
Esto puede ayudarles a identificar tendencias a nivel de manzana en lugar de a nivel de barrio. Cuando se utilizan variables tradicionales como renta familiar, tasa de vacantes o el año de construcción, pueden predecir los valores inmobiliarios con un poder predictivo del 40%. Según un informe de McKinsey, los valores no tradicionales (mejor conocidos como datos alternativos) pueden convertirse en una potente fuente para predecir, por ejemplo, las valoraciones inmobiliarias.
6 formas en que se aprovecha el big data en el sector inmobiliario
#1: Mayor alcance del análisis
Además de la mejora en la precisión de los algoritmos predictivos e impulso de los análisis para el desarrollo inmobiliario, ahora hay más aplicaciones para el big data en el sector inmobiliario. Por ejemplo, el análisis de big data puede ayudar en la evaluación del estado del sector hipotecario y del riesgo de los seguros, los cálculos actuariales y la evaluación del poder adquisitivo de los ingresos medios de los hogares en función de la geografía y otras variables.
#2: Evaluaciones de propiedades
Por lo común, los profesionales se basan en su experiencia y conocimientos para tasar una vivienda. Con frecuencia, también realizarán un análisis comparativo del mercado, teniendo en cuenta factores como el barrio, los comercios y la proximidad a los colegios.
No obstante, las tasaciones inmobiliarias pueden beneficiarse enormemente de los conjuntos de datos que pueden introducirse en modelos de IA y algoritmos predictivos que les permitan basar los precios en las tendencias actuales. Los puntos de datos relevantes pueden incluir la oferta y la demanda actuales, el volumen de ventas, las características de la propiedad y el coste fluctuante de la construcción para añadir.
#3: Prospección, marketing y ventas de viviendas
Los macrodatos también pueden mejorar la comercialización de los inmuebles. Las herramientas de análisis creadas para agentes inmobiliarios, por ejemplo, pueden utilizar los motores de búsqueda y los datos de publicidad digital para ayudarles a afinar su audiencia y dirigirse a compradores relevantes.
Algunas herramientas de análisis centradas en agentes inmobiliarios están cambiando la forma de hacer negocios y tomar decisiones de las grandes empresas del sector. Por ejemplo, empresas de la talla de Anglo Saxon y Re/max cada vez más toman decisiones basadas en datos, además de digitalizar el proceso de venta. Este modelo incluye el seguimiento de las interacciones de los visitantes en sitios web de la competencia, así como el seguimiento de la interacción y los mensajes de los usuarios en anuncios relevantes del sector.
Otros utilizan conjuntos de datos alternativos para analizar las preferencias de los compradores, sus presupuestos e incluso su nivel de compromiso para cerrar potencialmente una operación. Para ello, escanean la web en busca de indicadores como la preaprobación de hipotecas, las puntuaciones de crédito y cualquier registro público que muestre antecedentes del comportamiento previo del consumidor.
#4: Impulso de la promoción inmobiliaria
Los promotores inmobiliarios también han identificado el valor de los datos para aumentar sus márgenes de beneficio. Se abastecen de conjuntos de datos limpios para alimentar y entrenar IAs sofisticadas destinadas para diversos usos −como la identificación de parcelas de tierra listas para una inversión de alto rendimiento. Los sistemas sólo pueden identificar estas oportunidades a partir de referencias cruzadas de conjuntos de datos pertinentes como:
Registros de la administración local sobre infraestructura (por ejemplo, si se está construyendo un nuevo metro ligero en las proximidades).
Tendencias en las redes sociales, muestran un mayor interés en vivir en esa zona concreta, por parte de un determinado grupo demográfico (por ejemplo, médicos o estudiantes).
Además, la aplicación de los macrodatos al desarrollo residencial significa que éste se adaptará mejor a las necesidades de sus residentes. Los datos permiten a los promotores averiguar no sólo dónde construir, sino también qué servicios desearían los residentes potenciales en sus edificios. Al desarrollar residencias que se ajusten a los servicios y características que esperan los clientes, estos proyectos pueden alcanzar precios más altos.
#5: Mitigación de riesgos basada en datos y seguros inmobiliarios
La obtención de conjuntos de datos precisos y limpios también puede ser importante para generar análisis predictivos relativos a los riesgos financieros de invertir en determinados edificios y proyectos. Además, el análisis de big data puede ayudar a las compañías de seguros a ofrecer el seguro adecuado a los posibles compradores o propietarios de viviendas, y a ayudar a los actuarios a realizar mejores evaluaciones.
#6: Digitalización de los procesos de gestión
Las empresas inmobiliarias, especialmente los fondos de inversión no comerciales, comprenden la relevancia del big data y están adoptando la transformación digital. Las empresas confían en la analítica de big data para evaluar y prever las oportunidades de construcción. Además, los algoritmos de big data pueden utilizarse para analizar el rendimiento de cada activo y perfeccionar sus estrategias.
Los retos de la analítica inmobiliaria
Muchos promotores e inversionistas se lanzan a la oportunidad de aprovechar el big data. Sin embargo, a menudo existe una desconexión entre la disponibilidad, la calidad y la precisión de los datos, así como la capacidad de extraer conjuntos de datos en el momento oportuno. En este último punto, los promotores e inversionistas necesitan una afluencia de datos en tiempo real que les ayude a anticipar los acontecimientos e identificar posibles oportunidades antes que los demás.
Por el contrario, alimentar algoritmos predictivos con datos de baja calidad o no del todo precisos puede tener efectos nefastos sobre el análisis, las acciones sugeridas y −en última instancia− el Rendimiento de la Inversión, derivado de las inversiones realizadas con base en estos datos.
Las ventajas del big data en el sector inmobiliario
En los últimos años, el mercado inmobiliario (que en su mayoría solía ser una empresa de ladrillos y cemento) ha empezado a generar enormes cantidades de datos web. Entre los principales “productores de datos” figuran:
- Inversionistas
- Vendedores y compradores minoristas
- Intermediarios como agentes/mercados digitales
- Sitios web, archivos y bases de datos gubernamentales, de construcción y de zonificación.
La mayor ventaja de la recopilación de datos web en el contexto de esta “gran imagen de datos” es la capacidad que tiene cualquiera de las partes para realizar una referencia cruzada de los puntos de datos de estos diferentes “usuarios” y encontrar correlaciones que puedan aprovecharse en su beneficio. He aquí cómo lo consigue cada grupo:
Ventajas de los big data para los inversionistas
Los inversionistas utilizan datos de código abierto para comprender las tendencias, deseos y necesidades de los consumidores. Esto se debe al hecho de que las valoraciones del mercado inmobiliario pueden depender muy a menudo de una popularidad cambiante. Por ejemplo, los inversionistas que recopilaron datos de las redes sociales que apuntaban a la popularidad de “The Meat Packing District” en Manhattan antes de que se aburguesara, pudieron adquirir propiedades en esa zona en una fase temprana del proceso y generar ingresos superiores a los previstos.
Ventajas del big data para compradores y vendedores minoristas
Los datos web permiten a estos agentes hacerse una idea más clara del estado actual de su mercado. Los vendedores pueden utilizar big data para fijar el precio de su propiedad basándose en los datos de ventas recientes en su zona. Pueden comprender mejor el interés/demanda de los consumidores consultando los datos de las consultas de búsqueda, por ejemplo, “condominios en venta en Dallas”. Todo ello puede ayudarles a decidir si ahora es el momento estratégico adecuado para vender.
Lo mismo ocurre con los compradores, que pueden utilizar los datos antes mencionados para discernir si ahora es el “momento adecuado” para comprar. También pueden recopilar información relativa a los precios históricos de la vivienda en su ciudad o estado de interés o en todo el país. Esto puede ayudarles a calcular mejor el momento de la compra, así como a considerar nuevos lugares para comprar en los que nunca antes habían pensado.
Ventajas del big data para intermediarios
Tanto si se trata de una agencia inmobiliaria como de un mercado, los grandes datos de código abierto son cruciales para su modelo de negocio. Los agentes inmobiliarios pueden utilizar las consultas de búsqueda, los precios y las campañas de la competencia para informar sus campañas de marketing. Por su parte, los marketplaces pueden utilizar las estadísticas de búsqueda/venta/trabajo para prestar un mejor servicio al público objetivo y adaptar las capacidades de su herramienta.
Ventajas del big data para constructores
Aunque son cruciales para el mercado inmobiliario, los constructores son extremadamente vulnerables a las tendencias. Utilizan el big data para anticiparse a las tendencias del mercado y seguir siendo rentables. Un ejemplo de ello es la recopilación de información que ofrezca información sobre la fluctuación de precios o la disponibilidad de materias primas, como la madera y el cemento. Si detectan una fluctuación negativa, pueden trabajar para aumentar sus reservas de dicho material o mejorar su capacidad de producción interna, por ejemplo.
El futuro del big data en el sector inmobiliario
Los macrodatos seguirán influyendo en las decisiones empresariales de todo el sector inmobiliario:
- Inversionistas – En el futuro, los inversionistas elegirán proyectos basándose −en gran medida− en el sentimiento social, las tendencias de búsqueda y los datos de ventas en tiempo real.
- Arquitectos: planificarán apartamentos, casas y proyectos de construcción basándose en las necesidades comunes y personales que se manifiesten en los foros de Internet. Por ejemplo, los estudiantes que creen que el estudio en común, las actividades sociales y la comida son más importantes que los grandes espacios privados, influirán en los diseñadores para que creen esos espacios en las viviendas para estudiantes.
- Personas que buscan alojamiento: se trata de inquilinos y compradores o de cualquiera que busque un techo durante un periodo de tiempo preestablecido. Estas personas seguirán aprovechando los datos procedentes de la economía colaborativa para generar soluciones más rentables que se adapten a sus necesidades dinámicas, tanto geográficas como temporales. Visualicemos movimientos de base fundamentados en datos que ayuden a hacer realidad esta idea.
En resumen
Aplicar la analítica de big data a una cartera inmobiliaria no es tarea fácil. Los algoritmos de entrenamiento requieren recopilar grandes cantidades de datos en tiempo real y de alta calidad para que un modelo de aprendizaje automático [ML] funcione correctamente. Además, limpiar los datos y prepararlos para el análisis lleva tiempo y puede resultar costoso. Por último, puede resultar complicado ampliar las operaciones de recopilación de datos una vez integrados los conjuntos de datos necesarios con los modelos deseados. Por eso, muchas empresas del sector inmobiliario, como sociedades de inversión, fondos de inversión inmobiliaria, constructoras, promotoras y empresas de análisis y software, tercerizan por completo la recopilación de datos. Optan por la automatización completa de la recopilación de datos, que se está convirtiendo rápidamente en un estándar del sector.
